مشین سیکھنے نے بہت سے طریقے استعمال کیے ہیں سگنلز کی تیاری اور اس کا اطلاق ڈیلٹا موڈوٹیشن پیرامیٹر Communization اس ترقی کے لیے ایک نہایت نہایت متحرک آلہ ہے. ڈیلٹا موڈوشن، سادہ مگر اب تک اثر انداز ہوتا ہے alog-duction، درست طریقے سے، روایتی طور پر ان پیرامیٹروں کو بنیادوں پر استوار کیا گیا ہے، جنہیں واضح طور پر، ان کے استعمال کے ذریعے معلومات کو تبدیل کرنا اور ان پر عمل پیرا کرنا،

ڈیلٹا موڈول کے اجزا

ڈیلٹا موڈوٹیشن (سی ڈی ایم) ancodes a Analog signal by the changess : 1-bit کا رُخ کرتی ہے جو کہ sign کے ساتھ سابقہ نمونے کے ساتھ بڑھ گیا ہے یا اس کے رشتہ دار کو کم کر دیتا ہے. اناینے کو دوبارہ انداز میں شامل کرتا ہے. [1:FLTT1] جب انتہائی تیزی سے استعمال کیا جاتا ہے تو اس کا نتیجہ یہ ہوتا ہے کہ یہ نہایت تیزی سے ہوگا. [FTTG] ان تمام باتوں کے درمیان توازن کے لیے آسان پیمانے پر اضافہ کر نے کے دا ئيں

stronomive tadile modulation (ADM) afiration structions serve serve settlement serve on section -- مثال کے طور پر، مسلسل اسی سمتی تناسب کے ٹکرانے کے دوران ایک بڑا قدم گر جاتا ہے جبکہ ان نظامات پر مبنی پیچیدہ سگنل فعال سرگرمیاں نہیں پکڑ سکتیں۔ یہ وہیں مشین سیکھنے کے لیے ایک اور زیادہ ہموار متبادل پیش کرتی ہے۔

پیرامیٹرر اپ‌منٹشن کا تباہ‌کُن کردار

Optimal Delta Modulation پیرامیٹر 1=سال درکار ہے سگنل-ایپٹ اور وقت-Time-Time. A sperm service service serve by sermation and stand stand stills. اسی طرح ریختہ فیلڈر کے لیے بھی ضرورت ہوتی ہے کہ سگنل کی موٹر سائیکلنگ کو ماڈل بنایا جائے اور اس میں ٹیسٹنگ نہ ہو سکے

غریبوں کی فکر

  • اضافی اضافہ (گریول شور یا نیچے اوپر سے نیچے)۔
  • ناقابلِ فراموش سگنل-پا-نواس کی شرح (SNR) ہے۔
  • بعد کے منتقلی کے مراحل میں اوسط غلطی
  • زیادہ‌تر لوگوں کے لئے کمروں کی حفاظت کرنا یا پھر اُن کے پاؤں کی وجہ سے بینڈ‌وڈتھ کا استعمال کرنا

روایتی ADM دستور (جیسے سونگ Alphabeth or space-space-construction) محدود سگنل کلاسوں کے لیے اچھا کام کرتے ہیں لیکن مختلف حقیقی دنیا کے اندراج کے لیے ناکام۔ تحقیق نے ثابت کیا ہے کہ سادہ neral networks بھی ان ٹھوس الجبرا کو خارج کر سکتے ہیں۔

مشین سیکھنے کی مہارت کو پیرامیٹرر ٹونگ تک رسائی

مشین سیکھنے سے ڈیلٹا موڈشنشن میں تین بنیادی صلاحیتیں پیدا ہوتی ہیں : سیکھنے ، سیکھنے اور سیکھنے میں ماہر ہونے کی صلاحیت ۔

ٹیکنالوجی کے اسٹ سائز کے لئے سیکھنے کی تربیت

Reinforcement school (RL) ڈیلٹا موڈیکٹر کو ایک ایجنٹ کے طور پر حل کرتا ہے جو سگنل اور سابقہ بٹوں کی موجودہ حالت پر مبنی مرحلہ منتخب کرتا ہے. اجری عملہ غلطی کو ناکام بنانے اور اس کی تکمیل کے واقعات پر محیط ہے۔ RL ایجنٹ ایک پالیسی سیکھتا ہے جو اصل وقت میں درستی کے ساتھ توازن رکھتا ہے. [FTEEE] [TEEE] [TENTE] پر انحصار کرنے کے ذریعے، [TTLE] کی مدد سے 40% کی موسیقی کے مقابلے میں رفتار کو کم کیا جاتا ہے۔

مکمل IEE کاغذ RL پر مبنی ڈیلٹا موڈول (exalmplin) پڑھیں

ترقی‌پذیر ترقی‌یافتہ گروہ کے لئے تعلیم

غالب سیکھنے کی ٹرینیں ایک ریکٹر نیٹ ورک کی ٹرینیں ہیں تاکہ اگلی ماڈل کی قیمت (یا ای میل سائز) کی ایک ونڈو دی جا سکے جو گزشتہ درجہ بندی کے مطابق تھی. نیٹ ورک کو پتہ چلا کہ "ای ایس سیریز" کے قدم کس طرف سے جانے جاتے ہیں. جب کہ نیٹ ورک کی رفتار فوری طور پر استعمال کر رہا ہے.

Exempal Research: Preederning for conditionive ڈیلٹا موڈیول (arXiv)

بچوں کی تربیت کرنے کے لئے غیرضروری سیکھنے کی صلاحیت

غیر واضح طور پر چلنے والے مرکب طرزیات -- بطور K-fouss یا Gausian آمیزہ ماڈلز—can گروہ مختصر سگنل کو کلاسوں میں شامل کرتا ہے، ہر گروہ کے پاس ایک پریپٹ اپسمل پیرامیٹر سیٹ کے ساتھ۔

ہبریڈ اور انسمبل ٹیکنک

مثال کے طور پر، ایک گہرا نیٹ ورک ایک بڑے ڈیٹا سیٹ پر پہلے سے زیادہ سے زیادہ گھنٹے تک پہنچ سکتا ہے. پھر ایک اور انتخاب: چند قبل از وقت کے نظام کے نظام کے بارے میں فیصلہ کرنے کے لیے ایک فیصلہ کا استعمال کریں جیسے سگنل کی رفتار یا توانائی۔ یہ انسابیشنل سگنلز کے مختلف ماحول میں مختلف سگنلز کے درمیان استعمال کرتے ہیں۔

حقیقی-world فائدے اور کیس اسٹڈیز

ڈیلٹا موڈشن سسٹم میں سیکھنے والی مشینوں میں رابطے ، آڈیو فیکٹرینگ اور سینسر پڑھ سکتے ہیں ۔

آواز رابطہ کے نظام

ڈیلٹا موڈشن پر مبنی گفتگو ایم ایل-پڈائزڈ پیرامیٹرز سے جو کہ بولنے والے غیر فعال اور پس منظری آواز کے ساتھ مطابقت رکھتی ہیں. فیلڈ ٹیسٹ نے 5–8 ڈی بی کو انتہائی بہتر کارکردگی (PSQ اسکور) میں دکھایا ہے جب ایک غیر فعال متحرک متحرک نیٹ ورک متحرک چینلوں میں آواز کی وضاحت کی جاتی ہے. یہ کم تعداد میں آواز کو بلانے کے لیے واضح طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔

آئیو ٹی اور کم طاقت والے سینسرز ہیں۔

بہت سے وائرلیس سینسر ڈیلٹا موڈشن کو ارسال کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں. ایک غیر مجاز طریقے سے جاری کردہ کل تقسیم شدہ بلاکس کو 30% سے کم کر کے سگنل کی تیاری کرتے ہوئے، بیٹری کی زندگی کو یقینی بنانے کے لیے.

آڈیو اور موسیقی دباؤ

ہائی فِڈائتی آڈیو کوڈز اکثر زیادہ پیچیدہ تکنیکوں کی مقبولیت میں ڈیلٹا موڈشن کو رد کرتے ہیں، لیکن کلاسیکی انالوگ ریکارڈنگ کے بغیر بغیر کسی article کے Archival کے لیے، MLPUM کے ساتھ مطابقت انگیز DM کے ساتھ یا ADPCM. کی انسیٹنگ کے ذریعے 2022 کیس کو آڈیو کمیونٹی کی طرف سے 15% کیشن کے بغیر رپورٹ دی گئی ہے۔

مشکلات اور مستقبل کی راہنمائی

اسکے باوجود ، ڈیلٹا موڈشن‌وِن‌وِنگ کے لئے مشین سیکھنے سے متعلق مشکلات کا سامنا ہوتا ہے ۔

کُل‌وقتی خدمت

حقیقی وقت ڈیلٹا موڈشن مائیکرو سیکنڈ کے اندر فیصلے درکار ہوتا ہے. لاکھوں پیرامیٹرز کے ساتھ دلی نیرو نیٹ ورک بہت سست اور توانائی کے استعمالات ہیں. تحقیقات میں شامل متحرک اعصابی نیٹ ورک، بینری نیٹ ورک، اور ہارڈ ویئر Accelerator (FPGA, ATIC) جاری ہے. MIL تکنیکیں جو کہ Per-dexing کے لیے ضروری ہیں.

تربیتی ڈیٹا اور عمومی

ایم ایل ماڈلز کو تربیت دی گئی ایک سگنل کلاس (مثلاً خطاب) دوسرے نمبر پر غریب کر سکتے ہیں (مثلاً، حسابِ ابجد کی طرح، مختلف تربیتی ڈیٹا) تخلیق کرنا مختلف ہے، نمائندہ تربیتی ڈیٹا بیس بہت مہنگا ہوتا ہے۔ سیکھنے اور میٹا کرنسی کے طریقوں کو تیزی سے استعمال کرنے کے لیے کچھ اشارے کو بہتر بنانے کے لیے

حقیقی وقت کی کمی

اصلاحی الجبرا تمام حالات کے تحت مستحکم ہونا ضروری ہے۔ Reinforment فقہی سیاست بعض اوقات oscillations کا سبب بن سکتی ہے اگر اجرا احتیاط سے نہیں کیا جاتا تو Farmal versions of ML-Moonserves ایک فعال تحقیقی شعبہ ہے۔

معیاروں کی پابندی کرنا

ٹیلیکوم اور آڈیو طیارے (مثلاً جی۔726، ایم ایل-STD-188) سخت ہیں. ایم ایل پر مبنی انڈر اور ڈی کوڈر دونوں میں تبدیلیاں ضروری ہیں، جو شاید پشتو نہیں ہیں۔ سافٹ ویئر-ڈیفائیٹ ریڈیو اور پلیٹ کوڈ فریم ورکز کو بتدریج ترقی دے رہے ہیں۔

سیکھنے کا وعدہ

مستقبل ڈیلٹا موڈشن سسٹمز کے ذریعے لاکھوں اوزاروں کے اندر پیرامیٹر کو بہتر بنانے کے لیے Federed سیکھنے کا استعمال کر سکتے ہیں. ہر ڈیوائس اپنے سگنل ماحول سے مقامی طور پر سیکھتا ہے اور صرف ماڈل اپ ڈیٹس (نہیں) شیئر کیا جاتا ہے. یہ نجی اور حقیقی دنیا کے اشاروں کی تفریق کو یقینی بناتا ہے۔

کُنَّا

مشین سیکھنے کو ایک ٹھوس، اصولی تکنیک سے متحرک کیا جاتا ہے ایک ذہین، متوازن نظام میں ترمیم کر رہا ہے.